Na Era e na terra da informação, o cientista de dados é rei. Essa nova geração de profissionais tem ganhado cada vez mais notoriedade no mercado de trabalho, se tornando um ativo indispensável nas organizações.
O profissional dessa área é responsável por manejar grandes quantidades de dados, analisá-los de maneira estratégica e transformá-los em insights valiosos para ajudar empresas a tomarem decisões mais assertivas de negócios.
Conheça neste artigo as principais atribuições de um cientista de dados, a média salarial desse profissional, as habilidades indispensáveis para atuar na área e como se tornar um data scientist.
Acompanhe!
O que faz um cientista de dados?
Com o uso intenso da tecnologia e da internet em praticamente todas as esferas de nossas vidas, você consegue imaginar a imensa quantidade de dados sendo gerados diariamente por diversos tipos de usuários em inúmeros aplicativos, plataformas e soluções digitais?
Nesse contexto, não basta focar na quantidade dos dados coletados para conseguir transformá-los em estratégias. Pelo contrário, é preciso qualificá-los para extrair insights significativos que ajudem o negócio.
É aí que a função de um data scientist, ou em português, cientista de dados, se torna importante.
Esses profissionais possuem um perfil analítico, conhecimentos em estatística, matemática e computação, além de pensamento crítico e visão de negócios, e estão preparados para lidar com todas as etapas que envolvem a análise de grandes quantidades de dados.
Esse processo abrange os estágios de:
- Coleta de dados;
- Refinamento e processamento de informações;
- Modelagem de dados;
- Visualização de dados;
- Apresentação dos insights encontrados.
Como exemplo, podemos citar a análise preditiva como uma das atuações de um cientista de dados. O profissional nesse caso, poderia criar modelos preditivos para um e-commerce a partir de dados analisados.
Com esse modelo, os gestores da empresa seriam capazes de tomar decisões sobre a gestão de seus produtos baseando-se em dados reais e relevantes.
Nesse processo, o e-commerce poderia avaliar os dados do modelo preditivo para obter informações sobre seu estoque de produtos, sobre quais produtos precisam ser produzidos em maior escala ou até quais produtos não têm tanta demanda.
Dessa forma, um data scientist é o profissional responsável por identificar oportunidades relevantes de negócios através do manuseio, extração e qualificação de dados, contribuindo com informações úteis para a empresa.
Qual é a média salarial de um cientista de dados?
Por ser um cargo em crescente demanda no mercado, os cientistas de dados podem receber uma compensação salarial bastante satisfatória.
De acordo com relatos de profissionais da área em sites como Glassdoor, Levels fyi, Payscale e Salary Explorer, as médias salariais para cientistas de dados que atuam no Brasil, são:
- Glassdoor: a média salarial de acordo com o Glassdoor para um data scientist é de R$26.500,00/mês.
- Payscale: já o Payscale, revelou uma média de R$100.422,00/ano.
- Salary Explorer: segundo o Salary Explorer, a compensação média é de R$14.000,00/mês.
- Levels.fyi: já o Levels fyi, relatou uma média de R$149.822,00 ao ano.
Como é possível perceber, o salário de um cientista de dados pode variar bastante, já que depende de diversos fatores, como nível de experiência, senioridade do cargo, localização, empresa, atribuições do cargo, etc.
Entretanto, de forma geral, o salário de um data scientist pode variar entre R$7.000,00 e R$72.000,00 por mês, indo do nível mais básico até o nível mais avançado de experiência na área.
Quais são as habilidades essenciais de um data scientist?
Como mencionado, um cientista de dados tem um forte perfil analítico. Entretanto, existem várias outras habilidades necessárias para que esse profissional atue de maneira satisfatória, entre elas:
Conhecimento em linguagens de programação
As habilidades técnicas são indispensáveis para uma atuação como cientista de dados, já que o dia a dia desses profissionais envolve o contato direto com linguagens de programação, interação com banco de dados, etc.
Assim, desenvolver skills e ter conhecimento nessas áreas deve ser uma prioridade para o profissional que deseja trabalhar no setor de Data Science.
Algumas linguagens bastante utilizadas no dia a dia de um data scientist, são:
- Python;
- R;
- MATLAB;
- SAS;
- SQL;
- Postgres, etc.
Conhecimento em áreas quantitativas
Outra habilidade técnica importante para cientistas de dados é o conhecimento em áreas que envolvem a análise quantitativa de elementos.
Por exemplo, habilidades na área de estatística e matemática são fundamentais para a execução de testes de hipóteses, distribuição de probabilidades, e uma compreensão dos dados mais eficaz.
Assim, ter um background ou certa afinidade com esses campos de conhecimento pode ajudar bastante o profissional que deseja ingressar na área de Data Science.
Machine learning
O machine learning é um aliado indispensável para a pessoa cientista de dados, que deve ter conhecimentos nesse tipo de tecnologia para uma atuação mais precisa e otimizada na área de Data Science.
O uso de Inteligência Artificial faz parte da rotina de um data scientist, uma vez que esse profissional usufrui de ferramentas alimentadas por IAs que utilizam machine learning para:
- Criar modelos preditivos para adquirir dados qualitativos sobre tendências de mercado;
- Classificar e segmentar diversos tipos de dados;
- Interpretar dados a partir de sistemas de recomendações alimentados por IAs, que servem para coletar insights sobre o comportamento dos usuários, etc.
Pensamento crítico e curiosidade
O pensamento crítico é uma das habilidades essenciais em uma pessoa cientista de dados.
Esse profissional deve ser capaz de pensar criticamente sobre os dados que analisa e fazer perguntas relevantes que o ajudem a encontrar insights importantes para o negócio.
Além disso, a pessoa cientista de dados também precisa ser curiosa e estar disposta a trabalhar no campo das hipóteses, testando e identificando novas informações com frequência.
Comunicação efetiva
Não basta ter apenas as habilidades técnicas do cargo. Um cientista de dados também deve saber usufruir da comunicação efetiva para transmitir seus resultados.
Isso envolve conseguir compartilhar insights e informações relevantes de maneira eficaz, realista e convincente. Assim, essa é uma habilidade indispensável para cientistas de dados.
5 dicas essenciais para se tornar uma pessoa cientista de dados
Como você pôde perceber, cientistas de dados não são apenas profissionais analíticos, essas pessoas exercem uma função multidisciplinar em um time e por isso, devem ter conhecimentos em diversas áreas.
Se você deseja ingressar nessa carreira, independente do seu background, as dicas a seguir podem te ajudar a alcançar esse objetivo mais facilmente. Acompanhe!
Adquira os conhecimentos técnicos da área
Como mencionado, ter habilidades técnicas em áreas como computação, estatística, matemática, machine learning, entre outras, é fundamental para a carreira de um cientista de dados.
Sendo assim, investir em uma formação aprofundada em um ou mais desses campos de conhecimento, te dará a base necessária para exercer a profissão de maneira satisfatória.
Desenvolva habilidades de programação
Desenvolver habilidades nas principais linguagens de programação usadas na área de Data Science também é essencial para começar uma carreira como cientista de dados.
As linguagens mais utilizadas são Python e R. Entretanto, profissionais da área também precisam interagir com banco de dados, ferramentas de análise de dados e Business Intelligence.
Assim, ter conhecimento em SQL, Postgres, entre outros, pode ser útil para a atuação como cientista de dados.
Entenda sobre negócios
Aprender somente a parte técnica da área não é suficiente para atuar como data scientist. Nessa carreira, é necessário também entender sobre negócios.
Conhecer aspectos gerais do negócio ajudará a ampliar a compreensão desse profissional sobre para onde direcionar o olhar em termos de dados.
Assim, será possível analisar dados coletados com uma visão não só técnica, mas também de negócios, auxiliando na comunicação com gestores e na tomada de decisão mais assertiva.
Adquira experiência prática e faça networking
Apesar do campo teórico ser de extrema importância para se tornar uma pessoa cientista de dados, a prática também é essencial no caminho da profissionalização.
Por isso, tente ao máximo se envolver em projetos, buscar experiências na área e conciliar seu aprendizado teórico com a prática.
Networking com outras pessoas da área também pode contribuir para um entendimento mais realista sobre o mercado, além de ajudar a adquirir outras percepções sobre a área.
A experiência prática e o networking na área da Ciência de Dados tornará sua jornada mais enriquecedora, única e proveitosa.
Pratique o lifelong learning
Há poucos anos a área de Data Science começou a se tornar relevante no mercado. Desde então, a importância de olhar para os dados como uma fonte confiável para a criação de estratégias de negócios têm crescido significativamente.
A tendência é que isso se amplie cada vez mais, e que a importância desse cargo se torne ainda maior.
Mas como todos os segmentos da área de tecnologia, o conhecimento que você adquire hoje não é esgotável.
Isso significa que é necessário estar sempre se atualizando e aprendendo sobre o mercado, as tendências e as mudanças que acontecem com frequência.
Assim, ser adepto(a) ao lifelong learning (aprendizagem contínua) é imprescindível para uma pessoa que deseja se tornar um cientista de dados.
Quanto antes você entender isso, mais proveitosa será a sua jornada de formação e experiência nessa área.
Conclusão
A função de um cientista de dados é cada vez mais fundamental em organizações de diversos portes para contribuir com insights relevantes e direcionar os gestores a tomarem melhores decisões de negócio.
Neste artigo, você aprendeu tudo o que é preciso saber para começar uma carreira como cientista de dados, nessa área tão promissora em empresas de tecnologia.
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